sentinel-agent-system
Sentinel — Guardián Autónomo de la Salud del Sistema
Sentinel es una plataforma de monitorización de infraestructura multiagente para un entorno nativo en la nube. Más allá de investigar anomalías en tiempo real, también actúa como la interfaz de lenguaje natural de la plataforma hacia la telemetría operativa, permitiendo a los administradores consultar la salud de la infraestructura sin escribir SQL.
Cuatro agentes especializados — Monitor, Diagnostician, Remediation y Data Intelligence — colaboran a través de una máquina de estados LangGraph, coordinados por completo mediante una única pasarela MCP estandarizada.
Arquitectura
El flujo de trabajo principal es una máquina de estados LangGraph circular: Monitor detecta anomalías, Diagnostician determina una causa raíz probable mediante una base de conocimiento RAG, Remediation intenta una solución adecuada (respetando las salvaguardas de seguridad), y Verify confirma si la solución funcionó. Si la verificación falla, el grafo vuelve a Diagnostician, hasta un límite de reintentos configurable.
Todos los agentes interactúan con el sistema exclusivamente a través de una pasarela MCP (Model Context Protocol) — ningún agente habla directamente con la base de datos, los registros o la base de conocimiento. Esto mantiene cada llamada de herramienta auditable y sustituible detrás de una única interfaz.
Related MCP server: dagster-mcp
Características
Cuatro agentes CrewAI, cada uno limitado a solo las herramientas MCP que su rol requiere
Diagnóstico respaldado por RAG sobre un conjunto seleccionado de runbooks operativos, utilizando embeddings de Sentence-Transformers y búsqueda de similitud FAISS
Interfaz de lenguaje natural a SQL sobre la base de datos de telemetría de infraestructura, con degradación elegante para preguntas fuera de alcance
Salvaguardas de seguridad que bloquean comandos de remediación de alto riesgo (p. ej., reinicios de servicios) cuando el sistema está bajo carga crítica — verificadas para bloquear correctamente en condiciones reales, no solo en teoría
Bucle de reintentos con autocuración: las verificaciones fallidas se enrutan automáticamente de vuelta al diagnóstico en lugar de fallar silenciosamente
Observabilidad completa mediante el rastreo de LangSmith en cada llamada NL2SQL
Pila tecnológica
Capa | Herramientas |
Orquestación de agentes | CrewAI |
Flujo de trabajo / máquina de estados | LangGraph |
Pasarela de herramientas | FastMCP |
Inferencia LLM | Groq ( |
Embeddings + recuperación | Sentence-Transformers ( |
Observabilidad | LangSmith |
Base de datos | SQLite |
Configuración
python -m venv venv
venv\Scripts\activate # Windows
pip install -r requirements.txtCrea un archivo .env con:
GROQ_API_KEY=your_key
LANGCHAIN_TRACING_V2=true
LANGCHAIN_API_KEY=your_langsmith_key
LANGCHAIN_PROJECT=sentinel-agent-system
Ejecutar una demo
python demo.pyEsto ejecuta el pipeline completo contra un servidor de muestra, imprimiendo el razonamiento de cada agente a medida que avanza por Monitor → Diagnose → Remediate → Verify, incluida una demostración en vivo del bucle de reintentos si la verificación falla en el primer intento.
Nota sobre los entregables
El Post-Mortem Report, las capturas de pantalla del rastreo NL2SQL de LangSmith y los diagramas de flujo de trabajo se enviaron por separado, según las instrucciones de la tarea.
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